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基于模糊神经网络的连续退火炉温度控制系统研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
随着连续退火炉技术的不断发展和应用，对温度控制准确性的要求也越来越高。不仅仅是退火炉本身的工作效率和质量受影响，同时也会影响到产品的性能和质量。因此，在炉温控制领域进行研究具有重要意义。
传统的PID控制方法在炉温控制上应用广泛，但面对复杂的工艺过程，PID控制往往难以达到理想的控制效果。而模糊神经网络控制技术结合模糊控制理论和神经网络的优点，能够更加准确地区分复杂炉温变化过程中间的关系和变化，提高控制精度。因此，基于模糊神经网络的连续退火炉温度控制系统研究具有重要意义。
二、研究目的
本研究旨在采用模糊神经网络控制技术，建立基于模糊神经网络的连续退火炉温度控制系统，并进一步优化系统控制策略，提高炉温控制精度，达到更加稳定的工作状态。
三、研究内容
1.连续退火炉炉温控制基本原理研究；
2.模糊神经网络控制原理研究；
3.建立基于模糊神经网络的连续退火炉温度控制系统，并进行数据采集；
4.优化控制策略，建立反馈控制模型，提高炉温控制精度；
5.在实际炉温控制实验中对系统进行验证与测试，验证系统控制效果。
四、研究方法
1.文献调研方法：对连续退火炉控制领域的相关文献进行综述分析，剖析现有技术存在的问题和不足；
2.理论研究法：对模糊神经网络控制理论进行深入学习和探究，以此为指导进行系统建模；
3.实验室实验法：搭建实验平台进行采集数据，进行数据处理分析，建立控制模型；
4.数值模拟方法：利用MATLAB等数学工具进行系统仿真和控制策略优化。
五、预期成果
1.建立基于模糊神经网络的连续退火炉温度控制系统；
2.实现炉温控制精度的提高；
3.通过控制实验验证系统效果，提出并进一步完善系统的优化方案；
4.相关研究成果发表在相关期刊或国际会议上。
六、研究计划安排
时间节点任务内容
2021年9月-2021年10月文献调研，深入了解连续退火炉温度控制基本原理及现有技术；
2021年11月-2022年1月模糊神经网络控制理论学习及探究，建立系统控制模型；
2022年2月-2022年4月搭建实验平台，采集数据，并使用MATLAB等工具进行仿真实验；
2022年5月-2022年7月进行控制实验，分析和总结实验结果，整理文章，准备论文答辩；
2022年8月-2022年9月论文修改，投稿相关期刊或国际会议。